| Разработчики: | ЛЭТИ СПбГЭТУ - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет |
| Дата премьеры системы: | октябрь 2022 г. |
| Отрасли: | Индустрия развлечений, досуг, спорт |
Содержание |
2024: Получение новых алгоритмов: они позволяют роботу писать каллиграфическим «почерком»
Российские ученые из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» разработали робота-художника, способного воспроизводить технику нанесения мазков известных живописцев при создании копий картин. Новые алгоритмы, разработанные учеными СПбГЭТУ «ЛЭТИ», также позволят роботизированному живописцу повысить точность имитирования стиля известных художников. Об этом стало известно 1 октября 2024 года.
Исследование проводилось при финансовой поддержке Российского научного фонда, а его результаты опубликованы в журнале Robotics. Робот представляет собой манипулятор, перемещающийся в трехмерном пространстве и способный удерживать обычную кисть для рисования. Устройство закреплено на столе, где располагается холст.
Руководитель проекта и старший научный сотрудник Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артур Каримов сообщил о завершении важного этапа по совершенствованию роботизированного живописца.
 | В перспективе мы будем работать над интеграцией последней версии роботизированной руки и созданного ранее смесителя красок, чтобы «добавить цвета» его новым способностям, – отметил ученый. |  |
Разработка робота-художника началась в 2016 году. Первый прототип мог рисовать только черно-белые картины в технике гризайль. Затем исследователи создали специальный смеситель акриловых красок, позволивший роботу получать практически любой цвет и оттенок для написания картин.Метавселенная ВДНХ 
Новая математическая модель, разработанная учеными, позволила роботу наносить на холст мазки различной длины, ширины и формы. Кроме того, устройство научилось варьировать толщину мазков в зависимости от силы нажатия кисти на холст. Эти усовершенствования значительно расширили функционал механического живописца, позволив ему точнее воспроизводить стиль конкретных художников.
Для работы робота было создано специальное программное обеспечение. Алгоритм разбивает загруженное изображение на отдельные мазки и преобразует эти данные в машинный код, который затем используется для управления роботизированной рукой.[1]
2022: Презентация робота-художника
В конце октября 2022 года в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» представили аппаратного робота-художника, который, по словам разработчиков, может применяться для реставрации и копирования картин любой сложности.
Примерная стоимость машины составляет более 200 тысяч рублей, рассказал ТАСС разработчик и доцент кафедры систем автоматизированного проектирования СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артур Каримов.
Он также отметил, что в основе технологии робота заложено нанесение мазков по заданному алгоритму с использованием градиента. Перейти к работе с красками было сложной задачей, однако ее удалось решить. Теперь специалисты будут работать над тем, чтобы качество передачи красок и мазков улучшалось, рассказал Каримов.
Известно, что у робота есть предшественники, которые разрабатывали другие ученые. Ранее эксперты программировали робота только для смешивания цветов на палитре, поэтому было трудно передать чистые цвета.
| | Перейти к работе с красками было сложной задачей, но мы ее решили, в дальнейшем будем работать над тем, чтобы качество передачи красок и мазков улучшалось, думаю в горизонте пяти лет сможем осуществить копирование какого-нибудь произведения искусства некоторой заданной эпохи. Сейчас мы работаем только акриловыми красками, в дальнейшем планируем перейти на масло, — сообщил доцент кафедры систем автоматизированного проектирования СПбГЭТУ «ЛЭТИ». | |
По его словам, в будущем также появится возможность задать любые параметры точности воспроизведения. К октябрю 2022 года погрешность при копировании составляет примерно 7%, отметил он. Каримов добавил, что для того, чтобы достигнуть максимального эффекта, необходимо будет использовать аутентичные краски, для этого нужно производить машинное обучение для каждого типа отдельно. [2]
Примечания
